Nuance Communications 和 NVIDIA 將醫學影像人工智慧模型直接引入臨床環境

HLTH：Nuance Communications, Inc. 和 NVIDIA 今天宣佈建立夥伴關係，首次讓放射科醫師和其他臨床醫師直接大規模運用採用人工智慧的診斷工具，以更低的成本提供更優質的病患照護。

Nuance Precision Imaging Network是採用人工智慧的雲端平台，能提供從診斷影像到臨床和行政工作流程的病患洞察，此次的合作關係是將全國規模的 Nuance Precision Imaging Network^™ 以及 MONAI 這個由 NVIDIA 與醫界夥伴共同創立並加速的開源與醫學影像人工智慧框架做結合。兩者結合在一起，可對醫學影像人工智慧模型進行安全有效的驗證、部署和評估。

Mass General Brigham 是第一批採用 MONAI 和 Nuance Precision Imaging Network 定義獨特工作流程的主要醫療中心，這項工作流程將醫學影像模型開發、應用程式封裝、部署和臨床意見回饋連結在一起，可協助調整模型。這間醫療中心每年有 8 萬多名員工為 150 萬名病患提供照護，每年的研究支出為 23 億美元。

透過結合MONAI 和 Nuance Precision Imaging Network的解決方案，醫療中心成功部署乳房密度人工智慧模型，將等待檢查結果的時間從數天縮短為短短 15 分鐘。現在，女性可在離開醫療院所前即能與臨床醫師討論掃描結果與後續步驟，免去等待結果出爐期間的焦慮和煎熬。

Mass General Brigham 資料科學長 Keith J. Dreyer 博士表示：「結合 NVIDIA 與 Nuance 的技術，我們的人工智慧研究人員能專心訓練和開發模型，不必分神處理其他底層工作。」 「這有助我們的臨床醫師輕鬆取得採用人工智慧的見解，使他們盡可能提供最佳照護、縮短治療時間，並改善病患治療成果。」

持續在臨床與研究之間進行的反饋，能使模型調整的時間從數年縮短為數週。現在，資料在領域間的轉移從數個月縮短為數週，問題偵測和修復也從數小時縮短為數分鐘。同時，Mass General Brigham 也得以降低醫學影像人工智慧應用程式的開發和維護成本。

NVIDIA 醫療照護業務開發總監 David Niewolny 表示：「大規模採用放射學人工智慧，傳統上一直因為臨床工作流程的複雜性以及標準、應用程式和部署平台的缺乏而受到限制。這次的合作消除了這些障礙，讓提供照護的醫療單位得以直接提供人工智慧的卓越功能，且速度比以往更快。」

「Nuance 與 NVIDIA 的策略合作夥伴關係，讓每個人都能輕鬆將經過訓練的診斷影像人工智慧模型，大規模部署到現有的臨床應用程式中。透過這次合作，我們能有效將醫療洞察從實驗室帶到病床邊。」Nuance Communications 執行副總裁暨策略長 Peter Durlach 表示。「影像人工智慧開發人員現在能更快速地部署解決方案，協助轉換影像工作流程，改善病患治療成果和醫療體系的財務表現。」

Nuance Precision Imaging Network 採用 Microsoft Azure 技術，可讓超過 12,000 家醫療照護機構和 80% 採用Nuance PowerScribe 放射學報告和PowerShare影像共用解決方案的美國放射科醫師，在臨床工作流程中使用具備人工智慧工具和見解的完整生態系。

MONAI 為醫學影像團體一手打造，目的在於將突破性的研究成果和人工智慧應用程式導入臨床產生影響。其中包括 MONAI Deploy提供的加速處理流程 MONAI 應用程式套件 (MAP)，打包 AI 模型，可在資料中心和雲端環境中，透過 DICOM 等互通性標準輕鬆整合至醫療照護系統。

如要進一步瞭解，請閱讀 Nuance 白皮書。